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基于卫星数据的对流初生自动识别研究 摘要 大气中的短时强对流活动，经常产生灾害性天气，对人类生产生活构成严重 威胁。为应对灾害性天气，使用雷达、卫星监测手段获得的图像对大气强对流活 动进行识别，是当前的研究热点。针对短时对流活动的特性，对流初生 ( c o n v e c t i v ei n i t i a t i o n ，c i ) 的出现是冰雹、龙卷等强对流天气发生的重要 征兆。对大气c i 过程的识别及预报，因此成为短时灾害预报的重要研究方向。 c i 识别的难点之一，在于传统的大气监测手段受到各方面条件限制，难以 为识别过程提供有力支持。而静止气象卫星由于具有观测范围广、信息收集量大、 可观测红外频段信息的特点，正日益成为气象灾害监测预报的常用手段。通过对 卫星获得的可见光、红外等通道云图数据进行模式分析，可以提取大气对流初生 的相关特征、获知大气的c i 发生趋势，从而达到预报短时对流活动的目的。 本文的研究课题，即为通过对卫星云图的分析和处理，对潜在c 工活动区域 做出识别。为此，本文在对大气c i 活动特征进行分析的基础上，采用图像处理 技术对卫星图像进行插值、掩模等前期处理，并根据大气c i 活动特征，设计对 应的模式分类判别器。对处理后的图像进行像素级别的分析判定，从而得到监测 区域的c i 识别结果。为测试实验方法的可行性，采用天气雷达的降水监测数据， 对识别结果进行验证。经过对京津地区两个年度夏季若干组观测数据进行分析， 验证了该方法原理和实现的正确性。系统在典型对流天气状况下的识别效果良 好，具备较好的识别可靠性和较低的误报、漏报率。 关键词：气象卫星对流初生自动识别 a u t o m a ti cr e c o g n iti o no fc o n v e c ti v ei n iti a ti o nb a s e d o ns a t e l l i t ei m a g e r y a b s t r a c t a t m o s p h e r i cs h o r t - t e m ls t r o n gc o n v e c t i v ea c t i v i 够，u s u a l l ya r i s i n gf r o ms e v e r e w e a t h e r ，p o s e ss e r i o u s 缸e a t so nt h ep r o d u c t i o na i l d1 i f eo f h 啪a nb e i n g s t or e s p o n d t os e v e r e 、e a t l l e r u s i n gd a t ac o l l e c t e db ys a t e l l i t ea i l d 硼a rt om o i l i t o ra i l df o r e c a s t s h o n t e 咖c o n v e c t i v ea c t i v i t i e si sat r e n d f o rc k m k t e r i s t i c so fs h o r t t e n i lc o n v e c t i v e a c t i v i 够，t h ea p p e a r a i l c eo fc o n v e c t i v el n i t i a t i o n ( c i ) i st h ei m p o n m ts i g n so ft h e s 们n gc o n v e c t i v ew e a t h e re v e n t s ，e g h a i l sa n dt o m a d o e s r e c o g n i z i n g a n d f o r e c a s t i n gc ih a v et h e r e f o r eb e c o m ea ni m p o i r t a n t r e s e a r c hf i e l do fs h o r t _ t e m f o r e c a s t i n g o n eo ft h ed i m c u l t i e so nc i f 0 r e c a s t i n g i st ha _ tt 砌i t i o n a l a t m o s p h e r i c m o n i t o r i n gi n s t n l i l l e n t sa r eu n a b l et 0p r o v i d ee n o u g hi n f o n n a t i o nd u et o t h el o w t e m p o r a la n ds p a t i a lr e s o l u t i o n t h eg e o s t a t i o n a r ys a t e l l i t e si sc a p a b l e o fm o n i t o r i n ga w i d er a n g e弱 c o m p a r e d埘t h o t h e rm o n i t o r i n gi n s t m i l l e n t s ， a i l dc a np r o v i d e i n f o r m a t i o ni nm ei n f h r e db a n d ，m u sh a sb e e nac o m m o nm e a n so fm o n i t o r i n ga i l d f o r e c a s t i n gc o n v e c t i v ea c t i v i t i e s n 啪u 曲t h ea n a l y s i so fi m a g e so fv i s i b l e ，i n 矗a r e d c h 籼e l so b t a i n e db yt h es a t e l l i t e ，t h er e l e v a n tc h a r a c t 嘶s t i c s o fa t m o s p h e r i c c o n v e c t i o i l sc a i lb ee x t r a c t e d a st oa c h i e v et h ep u 印o s e so fa t m o s p h e r i cc o n v e c t i o n ， f o r e c a l s t i n gs h o r t - t e n i lc o n v e c t i v ea c t i v 时w i l lb eo b t a i n e d t h i sp a p 啊s t u d i e dt h em e t h o d sf o ra u t o m a t i cr e c o g n i t i o no fc it h r o u 曲s a t e l l i t e i m a g e 巧a n a l y s i sa n dp r o c e s s i n g b a s e do nt h ea _ t m o s p h e r i c c h a r a c t e r i s t i c so fc i a c t i v i t y ，i n t e 印o l a t i o na n dm a s kp r o c e s s i n gt e c h n o l o g y a r eu s e dt o p r e 。p r o c e s s s a t e l l i t ei m a g e s i na c c o r d a i l c ew i t ht h ec h a r a c t e r i s t i c so ft _ h ea ：c i t l o s p h e r ec ia c t i v i t y ， d e s i 印m ec o r r e s p o n d i n gc h e c k e rp a t t e mc l a s s i f l e r b yp u tp i x e l l e v e lp r o c e s s e so n t h ep o s t p r o c e s s e di m a g e ，t 0g e tt h er e c o g i l i t i o nr e s u l t so f c ia c t i v i t ) ，p r e d i c t i o no ft h e i i m o n i t o r i n gr e g i o n f i n a l l y ，t ov e r i 母t h ef e a s i b i l i 够o ft h es y s t e m ，t h ed a t ao fr a i n f a l l c o l l e c t e db yw e a t h e rm o n i t o r i n gr a d a ra r eu s e dt ov a l i d a t ef o r e c a u s t i n gr e s u l t s t h e s a t e l l i t e 锄dr a d a u rd a t ao fan u m b e ro fc o n v e c t i v ee v e n t si nt h eb e i j i n g t i a n j i nr e g i o n w e r eu s e dt oe v a l u a t et h ep r o p o s e dm e t h o d s t h er e s u l to fe x p e r i m e n t ss h o 、v st h e e 衔c i e n c yo ft h ep r o p o s e dm e t h o d s k e yw o r d s ：g e o s t a t i o n a r ys a t e l l i t e ， c o n v e c t i v ei n i t i a t i o n ，a u t o m a t i c r e c o g n i ti o n 独创声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其 他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得 ( 逵；翅遗查墓他重要挂别直明鳆! 奎拦互窒2 或其他教育机构的学位或证书使 用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 学位论文作者繇铆纯签字隅冲年么月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人 授权学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用 影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权中国科学技术信息 研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库，并通过网络向社会公 众提供信息服务。( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 一签名许彬 签字同期矾罗年乡月 日 导师签字： 签字嗍叫年月日 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 1 绪论 强对流天气是主要的灾害性天气之一，常带来严重的自然灾害，如冰雹和龙 卷等。由于强对流天气的时间和空间尺度均较小，一般的常规观测手段难以对其 进行充分的观测。目前，静止轨道卫星是可以对强对流天气进行有效观测的主要 手段。静止气象卫星一般带有多个扫描辐射计，可以获得监测区域在可见光 ( v i s i b l el i g h t ，v i s ) 及红外( i n f e r r e d ，i r ) 频段内的丰富信息；由于静止 气象卫星具有探测范围广、收集信息量大、监测时效性好的特点n j ，其迅速成为 大气监测与气象灾害预报方面的有力研究手段，针对利用卫星所获云图进行的研 究也是当前的前沿热点。 与传统气象分析系统不同，使用卫星图像进行气象灾害预报的研究着重关注 大气活动的外在特征，试图借助图像处理、模式识别等相关学科理论，对灾害性 天气活动进行监测和预报。由于无需进行复杂的天气活动模型建立及计算过程， 该类算法及相应系统具有分析速度快、实时性强、短时预报可靠性高的优点，有 利于满足监测、预报灾害性天气的苛刻时效性要求。 在对大气强对流天气的监测中，对流初生( c o n v e c t i v ei n i t i a t i o n ，c i ) 活动是重要的监测对象。目前，利用卫星图像进行c i 识别的研究正处于发展期， 相关研究成果尚不多见，国内也未见实用级的成熟成果。本文采用多种数据处理 方式，对卫星图像信息进行处理，试图从中提取大气c 工活动信息，并根据图像 特征使用模式分类器对监测区域进行分类，以对c i 活动做出准确识别。 1 1 选题意义及背景介绍 1 1 1 选题的意义 人类所居住的地球，被大气层所环绕。在由多个分层结构组成大气中，对人 类生活影响最大的是对流层。顾名思义，对流层中有着频繁的大气对流活动，当 对流活动强度达到一定程度，则会产生冰雹、龙卷、暴雨等最严重的灾害性天气。 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 灾害性天气的发生，不仅会干扰正常的人类活动，严重的还会造成财产损失和人 员伤亡。 具体到我国的情况，气象灾害的活动及其造成的损失也是相当严重的。据统 计，我国每年因各类气象灾害而造成的损失，平均约占国民生产总产值的3 一5 。而强对流灾害性天气( 主要包括雷电、雷雨大风、冰雹和龙卷风等) 造成的危 害占气象灾害总损失中的比例也较高_ 。加之受现阶段全球变暖的影响，使我国 发生强对流天气这样极端天气情况的概率大大增加。，这对国民经济和人民生 命、财产安全造成了严重的威胁。 冰雹最主要的是砸坏农作物和房屋、设施，短时低温也影响农作物的正常生 长和发育。如2 0 0 8 年6 月，河南省新乡、郑州等地遭遇罕见冰雹袭击，造成l o 人 死亡，经济损失逾1 6 亿元，其中农业损失1 2 3 亿元。雷电可以造成人员伤亡，损 坏建筑物和输电、通讯设施以及影响航空运输。根据我国气象部门和劳动部门 的估算，每年雷击伤亡人数均超过l 万，其中死亡3 0 0 0 多人。例如l9 8 9 年 震动全国的青岛市黄岛油库雷击失火，伤亡人员近百名，损失原油3 6 万吨， 整个油库被毁坏殆尽，成为一片废墟。雷雨大风可以导致人、畜伤亡，房屋 倒塌和大片农作物被毁，并影响水运安全；仅在2 0 0 8 年在我国南方发生的特大暴 雨造成经济损失即超过5 0 亿元。龙卷的风向旋转时，中心风力可达1 0 0 2 0 0 米 秒，具有极大的破坏力，例如2 0 0 5 年，辽宁昌图县遭受罕见龙卷风袭击，受灾面 积为2 8 万亩，7 0 户房屋受损，造成直接经济损失1 5 亿元，其中绝大部分为农业 经济损失4 “。 由此可见，强对流天气引发的灾害性天气危害是严重的。防灾胜于救灾，要 减少、乃至避免天气灾害的威胁，除了进行相关预防性准备，对灾害的预警也提 出了新的需求。如果能够及时、有效的识别并监测此类强对流灾害性天气，对其 未来强度、发展趋势做出准确的预测，可以为政府部门及人民群众采取准确、及 时的防范措施提供科学依据，从而可以大大减少工农业生产的损失，保障人们生 命财产的安全。 1 1 2 选题背景介绍 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 大气运动具有复杂性和大尺度性的特点，其形式是多种多样的。由于灾害性 天气的发生，不仅会干扰正常的人类活动，严重的还会造成财产损失和人员伤亡， 因此对于大气中灾害性活动的监测，长久以来就是科研工作者所关注的热点课 题。对天气活动的研究，目前已经积累了大量观测资料，并有了较为复杂完善的 综合分析手段，在时效性和可靠性上都能令人满意，比如大家熟知的天气预报， 就是长时天气预测的典型应用成果。 然而，与长时天气活动相对应的短时大气活动，由于其初生、发展乃至消亡 往往具偶然性、突然性，其所存在的空间和时间尺度都较小，给研究工作带来相 当的困难。传统的提前2 4 小时进行天气预报的中长期天气预报系统，很难对这 样的大气活动进行有效的监测和预警；由于没有有效的监测手段，对于突发性天 气灾害造成的突发降雨、冰雹，乃至由此产生的洪水、泥石流等次生灾害，人们 难以预知和防范，这在一定程度上增大了其对人类生产生活的破坏性。 人造地球卫星卫星、天气监测雷达等大范围监测设备的发展和完善，为人类 应对气象灾害提供了有力的监测手段。与传统的建立大气数学模型、依赖大型计 算机进行长时分析的天气分析方法不同，短时预报系统并不关注大气运行机理， 而着重研究大气活动中的相关性特征，试图借助图像处理、模式识别等相关学科 知识，完成对短时天气活动的监测和预报。由于不需要进行复杂的天气活动模型 建立及计算，短时预报研究大多具有分析速度快、实时性强的优点，能够满足监 测、预报灾害性天气的苛刻时效性要求。本文研究使用静止卫星云图资料，通过 将云团初生监测问题视作模式分类器设计的方式，对c i 这一短时大气强对流活 动的特征进行识别，并根据试验结果得出若干有价值的分析结论，试图以此丰富 大气短时活动监测的研究成果。 1 2 对流初生识别的研究现状 c i 活动，即大气对流初生过程，是天气监测研究中十分重要的研究对象。在 本研究中，认为c i 过程的定义为：雷达在对流云中第一次检测到由对流云层产 生的反射率大于等于3 5 d b z 的时刻。结合后文所叙述雷达反射率定义，可以认 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 为c i 的发生是强对流天气活动开始的标志；从而对c i 进行成功监测乃至预报， 也就成为了灾害天气监测预报的重要环节。 针对对流云团、风暴体等灾害性天气对象的活动特性，为了达到预报短时灾 害性天气的目的，人类一直试图对c i 进行观测和预报。从早期的气象观测记录 开始，气象研究走过了漫长的道路；及至发展到今天，天气雷达系统和静止轨道 气象卫星的发展和投入实用，为利用现代科技研究灾害性天气提供了有力的监测 手段。近年来，随着新装备的不断部署，基于w s r 和气象卫星等先进信息采集系 统发展很快，基于雷达回波数据和卫星遥感数据的分析处理方法也不断出现，并 得出许多研究方法与结论引。 1 2 1 雷达监测灾害的研究现状 天气监测雷达( w e a t h e rs u r v e 1 l a n c er a d a r ，w s r ) ，是用于大气活动监测的 气象雷达系统。w s r 使用电磁波对雷达天线发射范围内的大气进行扫描，利用不 同状态的大气活动对电磁波的反射、吸收特性差异，通过接收电磁波回波来收集 大气活动信息的大气探测设备。 w s r 所获得的三维空间扫描数据，可以用作短时对流活动的监测与预报分析。 目前，对于w s r 数据所做的相关研究已经较为成熟；在相关算法研究方面，交叉 相关法、单体质心法等被应用于雷达数据分析研究。，并形成了基于二维风暴模 型的云团识别追踪算法“j 、和较新的基于三维雷达回波数据的目标识别、追踪方 法比等。 上述研究结果和实用系统，显示天气雷达在短时大气活动监测方面有较高实 用价值。但是，天气雷达作为一种地面监测系统，也存在一些缺陷。这其中，有 雷达设备工作原理的局限，也有设备部署、使用导致的不足。作为使用电磁波作 为工作媒介的探测设备，w s r 系统的信息获取受到大气电磁传播、吸收、反射等 特性的限制，其只对已经或即将开始降水的云团有较好识别效果，而无法有效的 对短时对流活动进行预警。此外，单台雷达的监测范围有限，就我国地域辽阔的 实际情况来看，部署大量天气雷达基站耗费巨大，且很难保证没有监测盲区。如 4 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 果需要大范围的雷达数据资料，更需要将多台雷达所收集的数据进行拼合，难度 和复杂度都较高。 对于天气雷达系统的上述缺陷，气象卫星作为新近出现的一种短时风暴监测 手段，具有雷达监测所不具备的诸多优点，其可以与雷达监测体系共同运作，填 补雷达盲区并克服其观测缺陷，得到更佳的观测资料供分析使用。 1 2 2 静止卫星的大气监测应用 气象卫星并非近年来出现的新事物：早在1 9 6 0 年，美国即发射了人类第一 颗气象卫星。但多年以来，由于卫星数据采集和传输的局限性，气象卫星一般只 用于大范围的天气监测，为长时天气预报提供支持。近年来，综合业务卫星的实 用化，特别是卫星资料分辨率的提高和数据间隔时间的缩短，为利用卫星平台数 据进行短时风暴监测研究提供了有利条件。 地球静止轨道卫星，是位于赤道上空静止轨道的人造地球卫星。与低轨道和 极轨道卫星不同，静止卫星位置相对地面静止，可以对星下区域提供持续的定视 角监测，可以满足许多需要提供连续资料的应用需求。目前在轨运行的典型气象 卫星有我国的风云l d ，风云2 b 、2 c ，美国的g o e s 一9 及后续卫星，日本的m t s a t l r 、m t s a t2 等，其中大多数为地球静止轨道卫星“j 。， 目前，国内外对使用卫星数据的使用，主要集中在对卫星所携带扫描辐射计 所获取信息的综合使用上。气象卫星一般都携带有多个扫描辐射计，可以覆盖多 个频段，其中主要的接收频段分为可见光( v i s i b l el i g h t ，v i s ) 和红外 ( i n f e r r e d ，i r ) 频段两类。卫星的v i s 通道，接收的是探测区域对太阳光照射 的反射信息，相同条件下其空间分辨率是卫星所采信息中最高的；但其有效性严 重受限于观测面的太阳夹角，当阳光照射角度较大、甚至没有阳光照射的时段内， 数据几乎没有可用性。而i r 通道的空间分辨率较低，其监测对象与波长有关( 见 表i ) ；由于基本不受阳光照射条件的限制，数据连续性较好。 早期的短时预报研究，多为沿用长时天气监测的技术，对卫星可见光频段信 息进行分析，由于受到v i s 通道时间连续性差的影响，实用价值有限。后来的研 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 究开始使用红外通道数据与v i s 通道数据进行综合分析，得到不少有价值的结 论，也促进了各种c i 识别分析手段的发展。近年来，教新的前沿研究课题，则 试图使用卫星的时间序列信息来进行分析，以期获得更佳的识别结果。目前，使 用卫星云图监测大气短时活动的研究尚不多见，原因在于所使用的卫星观测数据 具备短时监测、识别条件，只在近些年来才有了较大提高。目前较先进的大气监 测卫星，数据发送间隔已经可以达到3 0 分钟乃至1 5 分钟，为连续监测大气短时 活动、获得详细数据并进一步进行识别、预报工作提供了有力的支持。目前己经 有了多种基于不同分析原理的临近预报( n o w c a s t i n g ) 系统，专门用于监测小 尺度天气活动。其中，基于卫星图像数据的短时预报系统，近年来得到了广泛关 注，并得到了较快的发展。 1 2 3 当前研究进展及趋势 在利用卫星识别潜在降水方面，目前国内外已有较多相关研究，例如建立复 杂算法，通过处理卫星图像数据对降水水量进行估算。l ；及建立数学模型、采用 卫星红外信息反演降水过程等，验证了多通道卫星数据与区域降水趋势之间的联 系。在采用卫星信息甄别降水区域方面，目前也有较多成熟研究成果，例如 m e c i k a l s k i 提出的使用6 5 u m 、1 0 7 u m i r 及v l s 通道的综合判别方法，以及 采用极轨卫星数据以获得降水预报信息“7 ：等。 对于降水活动的监测、预警，采用卫星信息相比采用雷达信息具有一系列优 点。l 曼星图像覆盖面积广阔，丌j 。以对大范围天气状况进行监测；而且更重要的足， 卫星图像所i | l 测的辐射频率范围手要在可见光和红外区域，由于云团活动一同时 期的辐射特性迥异，由卫星矧像进j j ：的c j 分析可比 u 磁波频段的天气雷达提早 约3 0 m i n 发现c i 。 1 3 本文的工作 对流初生( c o n v e c t i v ei n i t i a t i o n ，c i ) 是大气中对流活动从无到有的过 程。大气中的c i 过程，是强对流天气活动发生的重要先兆；如果能够实现对c i 过程的成功识别，则对于应对短时灾害性天气的工作有很大帮助。本文即由此出 6 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 发，对卫星图像数据进行分析，通过对其中所包含的c i 活动信息的分析，对c i 过程发生进行识别，从而为灾害天气预警提供支持。 本实验准备采用卫星云图数据进行c i 识别分析，这一课题目前尚属于前沿 研究方向，为确定实验基本方向及切入点，在参考国内外相关研究结果的基础上， 拟定对卫星多通道数据信息进行提取，然后经过综合分析，在像素级层面上实现 对大气c i 活动的识别。在分析方法上，准备采用较为复杂的多通道时序分析思 路，以便达到较好的识别效果。 为达成以上规划，本文的主要工作，首先是在明确卫星数据特性的前提下， 对其进行预处理及必要的前期判别，以使其符合后续处理分析的要求；然后在模 式分类思路指导下，结合大气c i 活动相关知识，设计分类器并对卫星图像特征 进行分析识别，最终得出c i 识别结果。最后，结合天气雷达对分析区域所采集 的后验数据对识别结果进行分析，以验证分析方法的有效性、可靠性，并探讨进 一步的研究方向及改进策略。 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 2 资料及预处理 本文所研究课题所采用的主要实验数据，是由气象卫星发回的多通道扫描辐 射计接收到的云图图像。为对实验结果进行分析，验证处理方法性能，还需要使 用新一代天气雷达对同一地域的监测数据。在使用数据之前，需要分析来源数据 的格式、特性及相关参数，结合实验需求对其进行预处理。 2 1 卫星云图特性及含义 本文的研究课题是使用计算机对卫星云图数据进行模式分类分析，从而得到 有价值的c i 识别信息。为使用卫星云图数据，需要对卫星云图的形成原理及其 数据特性有足够的了解，这样才能有针对性的从中提取特征信息，为后续工作提 供方向指导。 2 1 1 气象卫星观测特性 作为地球上空观测地面的大范围监测设备，卫星的观测有其自身的特点。首 先，卫星获得监测区域的云图是需要时间的，其接收存储及发送操作也需要时间 来完成。早期的气象卫星受到多种因素限制，数据发送间隔长达1 h ；目前较新 型的气象卫星如m t s a t 、f y 一2 系列等，其数据发送间隔一般为3 0 m i n 。对于卫星 云图分析系统来讲，所获得数据的时间间隔当然是越小越好，但这一要求仅依靠 静止气象卫星难以实现。 除去静止气象卫星之外，极轨气象卫星也是卫星资料的重要来源，两者可以 互为补充。本文中，为了验证实验性方法的可行性，比较理想的方案是先使用数 据密集度高的卫星资料进行分析；极轨卫星每天飞过星下观测区域两次，在经过 赤道上空时段内，其发送的云图数据可以做为静止卫星云图的补充，使得这一时 段的数据密度得到提升，相邻云图时间间隔可达1 5 m i n ，为后续分析提供了较好 的数据支持。 由于实验所使用的卫星数据来源为静止气象卫星与极轨气象卫星，而静止卫 星云图发送的时间问隔为3 0 m i n ：只在0 5 0 0 u t c 到0 5 3 3 u t c 时间段内，可以从途 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 径本地的极轨卫星处接收到同一观测角度的卫星云图，从而得到时间间隔1 5 m i n 的密集卫星数据。考虑到卫星图像数据相关度随时间间隔的增加而降低，为验证 卫星图像用于c i 识别的可行性，首先实现对密集数据的分析处理。 2 1 2 卫星云图数据特征及含义 气象卫星一般都携带有多个扫描辐射计，每个辐射计对应大气辐射中的一个 特定频段。在定位扫描频段时，常用频带中值作为该通道的名称。本实验所使用 云图来源的m t s a t ，就有5 个扫描辐射计，可以监测可见光( v i s ) ：o 5 5 一o 9 0 u m 、 红外一( i r l ) 1 0 3 1 1 3 u m 、红外二( i r 2 ) 1 1 5 一1 2 5 u m 、红外三( i r 3 ) 6 5 7 o u m 、 红外四( i r 4 ) 3 5 4 0 u m 这五个通道的辐射状况。 气象卫星之所以携带多个不同频段扫描辐射计，并不是出于备份需要，而是 基于大气活动特性在不同辐射频段有不同观测特性的原理，以图收集更全面的大 气活动资料。卫星所监测的多个频段，按照一般业务应用分类，可以分为以下三 种类型：红外通道、可见光通道，以及水汽通道= 3 。 2 1 2 1i r 通道云图的基本特点 如果忽略大气效应，则卫星扫描辐射计在红外谱段收到的辐射可以表示为： 五l 三( 秒) = p z ( t ) 名 五2 也可用辐射通量表示为： ( 2 1 ) 1 2 5 矽( ) = p 足( t ) c o s 抛q 删 ( 2 - 2 ) o 5 其中，其中t s 是地表温度，q 是卫星仪器的观测张角，s 是卫星观测区域 的面积。由上式可见，在红外谱段，卫星接收到的辐射仅与物体温度有关，物体 温度越高，卫星接收到的辐射就越大。如果将该辐射量转换为图像并且辐射量大 的用暗色调表示，辐射量小的用亮色调表示，则可得到红外云图。因此红外卫星 9 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 云图上的色调表示了相应的物体温度的分布，也就是说由红外云图的色调可以推 算出地表的温度。但是，由于实际物体的发射率都小于l ，另考虑到大气对地表 辐射的吸收作用，所以由卫星接收到的辐射反推的温度值，要比目标物体的实际 温度值为小。由于这一特性，红外云图上的温度分布又被称为亮温分布。 2 1 2 2v i s 通道云图的特点 卫星扫描辐射仪在v i s 谱段测量来自地面或云面反射的太阳辐射，所得数据 即构成v i s 云图。假设大气在水平方向近似均匀，地面是朗伯面，同时不考虑太 阳光在大气中的散射，则卫星所接收辐射的传输方程近似为： 牟( o ；，缈) = 丝丝幺0 n 。柳 ( 2 - 3 ) 万 其中，易一) 为太阳光入射大气项的辐射，通常可以视为定值；见以) 为地面反 照率，为太阳天顶角的余弦。将卫星接收到的由地面目标反射的太阳辐射转 换为图像，卫星接收到的辐射越大，就用越亮的色调表示，就可以得到v i s 云图。 由以上的辐射传输方程可知，可见光云图上物体的色调决定于物体反射太阳辐射 的强度。而物体反射太阳辐射的强度，一方面取决于物体自身的反照率( 反照率 越高物体色调就越明亮；反之反照率越小色调就越暗淡) ，另一方面取决于太阳 高度角( 太阳高度角越大，光照条件越好，卫星接收到的反射的太阳辐射也就越 大；反之就越小) 。因此，物体的色调与每天卫星观测的时刻以及季节有关。例 如，在早晨或傍晚，或在北半球冬季时段，由于太阳的高度角很低，观测到的图 片亮度就十分暗淡。 2 1 2 3 水汽通道云图特性 大气辐射理论研究表明，大气中存在一个“窗区”，水汽对该窗区波长在 6 5 7 0 u m 范围内的地球一大气辐射具有很强的吸收和发射作用。也就是说，水 汽通过吸收地球一大气系统的电磁辐射，同时又以同样波长发射电磁辐射，使该 窗区的辐射可以“透过大气到达卫星，从而使卫星探测大气物理特征成为可能。 由此可见，水汽图像仍然是一种红外谱段的卫星图像，只是其探测结果可以用于 1 0 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 地球大气中水汽含量的测定；也即是说，如果大气中没有水汽，那么水汽图像特 征就与标准的红外图像一致。卫星水汽图像是通过探测大气中的水汽发射的红外 谱段辐射通道获得的，这类卫星云图主要反映的是位于不同发射层的水汽特征， 但在图像数据度量上，仍体现为温度特征；这类图像在昼、夜间均可获得。图像 中的灰度，主要取决于水汽辐射中心温度( 即亮温) ，利用的波长为红外波段 ( 6 7 u m ) 。我国目前在轨的f y 一2 c 气象卫星的第三通道即为红外水汽图通道，其 探测波段为：6 2 7 6 u m 。 2 2 卫星数据及其预处理 本文所用卫星数据来自北京大学t e r a s c a i l 卫星数据接收与处理系统，为日 本m t s a t 卫星发送的多传感器云图图像。图像数据的时间范围，包括2 0 0 6 2 0 0 7 年两个年度夏季的若干天；从这些时间段的数据中，选择抽取当地时间正午时分 的若干组典型数据，送入系统进行分析。 2 2 1m t s a t 卫星特性介绍 m t s a t 一1 r 是日本于2 0 0 5 年发射的新型综合业务卫星，设计使用期限5 年， 将被功能类似的m t s a t 一2 替代而成为备份星。与以往的实用气象业务卫星相比， 该卫星有不少重要的新特性，可以简要归纳为以下几点1 ： 木稳定方式由自旋稳定改为精度更高的三轴稳定； 木星上扫描辐射计数量增加到5 个，分别覆盖可见光( v i s ) ：0 5 5 0 9 0 u m 、 红外一( i r l ) 1 0 3 1 1 3 u m 、红外二( i r 2 ) 1 1 5 1 2 5 u m 、红外三( i r 3 ) 6 5 7 0 u m 、 红外四( i r 4 ) 3 5 4 0 u m 。其中，i r 4 通道是以往使用的g m s 一5 卫星没有的； 木星下点水平分辨率有所提高，可见光从原来的1 2 5 k m 提高到l k m ，红外从 原来的5 k m 提高到4 k m ，图像亮度等级方面，可见光与红外均提高到1 0 b i t ； 水播发数据分为高分辨率图像数据( h i r i d ) 高速率信息传输( h r i t ) 低速 率信息传输( l r i t ) 和低分辨率模拟云图( w e f a x ) 资料。 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 由上可见，该卫星的扫描辐射计通道数量较多，数据精度也有所提高，加上 其对北半球监测数据间隔为3 0 分钟，可以更及时的获取相关云图资料，便于开 展风暴短时监测、预报工作。 2 2 2 数据格式及前期处理 本文实验所使用的卫星数据，包括m t s a t 所提供的全部五个观测通道所采集 的图像信息。卫星接收站得到的卫星数据，v i s 通道星下点分辨率为1 k m ， i r 通道星下点分辨率为4 k m 。数据采用专用格式存储，带有6 4 4 字节的文件头，文 件头包含相关接收信息和存储信息。 由于观测设备的原因，卫星接收站所得到的源数据相对于经纬度呈非线性分 布，同一卫星云图上越偏离星下点，则数据分辨率率越低1 。卫星数据相对经纬 度呈分线性分布的特性，与球面大气观测的性质相吻合，但不利于使用计算机进 行分析处理，直接进行分析的实现难度较高。故接收方一般会对接收图像进行预 处理，将其转化为等经纬度网格数据进行存储；我们在试验中所采用的数据，就 是已经经过等经纬度化处理的。 经过数据来源单位所做的预处理后，实验能够使用的数据规格为：v i s 通道 尺寸3 0 0 1 木3 0 0 1 ，地理分辨率约l k m ；i r l 、i r 4 通道数据矩阵尺寸6 0 1 术6 0 l ，地理 分辨率约5 k m 。各通道数据覆盖地理范围相同，均为东经l o o 度至1 3 0 度，北纬 3 0 度至5 0 度；i r 通道数据精度均为l o b i t ，v i s 通道为8 b i t 。 2 2 3 卫星数据特性分析 为了有效使用气象卫星数据，需要结合气象卫星的运行特性和其所发送的数 据特点，进行综合分析。其中，需要着重考虑的是不同接收通道的卫星云图，其 数据分辨率互不一致的问题。 由于接收辐射的波长和技术水平的限制，气象卫星所载传感器的感知分辨率 一般不同。就m t s a t 而言，多个红外通道的数据分辨率较低，而可见光通道数据 分辨率则较高。不同数据通道分辨率上的差异，对综合使用多通道数据进行分析 1 2 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 不利，也会增加分析设计的难度；而如果对可见光数据进行抽样，使其分辨率与 i r 通道数据一致，则对宝贵的高精度数据信息又是一种浪费。因此，有必要设 计相关算法，使用可见光通道数据的分辨率进行提升，将i r 通道数据可以方便 的与v i s 通道数据结合进行使用；具体插值处理方法见第三章介绍。 2 3 雷达数据特性及预处理 本文所用雷达数据取自天津塘沽雷达站的w s r 新一代天气雷达。雷达数据在 本实验中的作用，是对卫星数据处理的结果进行对比、验证，故选取相应时段卫 星数据截止时刻开始的、3 0 m i n 时间段内的连续图像序列。为有效使用雷达数据 完成实验验证，需要对天气雷达工作特性及其数据结构有一定了解。 2 3 1 多普勒天气雷达构成及工作原理 多普勒天气雷达是基于多普勒物理效应发展起来的天气监测设备，它可用来 测量降水区域内风场结构，大气垂直速度和某些强对流天气的特征。 多普勒雷达利用降水回波频率与发射频率之间变化的信息来测定降水粒子 的径向速度，并以此推断风速分布，垂直气流速度，大气湍流，降水离子谱分布， 降水中特别是强对流降水中的风场结构特征。它对降水成因、中小尺度天气系统 及强对流造成的灾害性天气的监测与研究具有重要意义，是发布严重灾害性天气 警报和临近预报的重要探测工具：坤3 。 2 3 2 多普勒雷达的数据特性 新一代多普勒天气雷达是完全由计算机控制的。天线是按照扫描方式自动地 转动的，天线首先在预先确定的最低仰角上旋转3 6 0 度，然后在下一个仰角上旋 转，接下来再下一个，直到一次体积扫描完成。由雷达体扫描所得的数据是基于 极坐标系的，这给后继的分析带来很多不便，所以常将极坐标系下的反射率因子 数据插值到三维笛卡尔坐标系下，形成一个三维网格图像，每一层图像的格点距 一般选取为l l 【i i l 1 k m 。图2 1 是转化后的三维笛卡尔网格图像。 十p g 数据的对流初生自动识别研究 图2 1 三维笛# 尔网格图像 为便于人眼进行观察，在显示回波数据时，常采用不同的彩色来表示不同强 度的反射率因子，对雷达图像数据进行伪彩色处理。在反射率因子图中，一般采 用图22 所示的强度色标。 d b z 8 10“n”03 20 l b0 n0 二二1 二 口【二卫 图22 反射率冈子强度色标对戊图 2 33 雷达回波强度与降水强度关系 在本文中，由于没有识别区域的降水观测资料，所以将w s r 提供的雷达图像 作为判别系统识别效果的依据。为明确雷达组合反射率图像的数据含义，需要对 组合反射率数据，和雷达回波降水强度关系这两个概念有一定认识。 组合反射率的定义为：在三维雷达笛卡尔网格数据中，每一层图像中相同格 点位置的反射率因子的昂犬值，如隆| 23 所示： 盯x ) 酉23 纽合反射牢w 于i 意幽 ( x ) ( x ) 一一一( x ) 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 组合反射率因子显示出整个可探测大气空间的最大反射率因子分布。和基本 反射率因子比较，有助于探测风暴结构特征和强度等。 气象学和日常生活中，一般采用降雨量来定量描述降雨程度，降水强度一般 是指单位时间中的降雨量( r ) ，常用单位为毫米小时。对降雨区而言，雨滴的 直径越大，该降雨区所产生的雷达回波强度越强。通过对各种多普勒天气雷达资 料的分析，可以得出雷达回波强度和降水之间的关系：一般情况下，3 0 4 9 d b z 以 上的回波强度才可能产生明显降水，5 0 一5 4 d b z 的回波可在短时间内造成强降 水，5 5 5 9 d b z 的回波可在短时间内产生局部暴雨同时伴有大风、雷电或冰雹天 气：6 0 d b z 以上的回波可在短时间内产生局部暴雨同时产生伴有大冰雹、大风、 强雷电天气；而在冬季，2 0 3 0 d b z 的回波就可以产生明显降雪。 由此可知，只有以上回波强度的雷达回波才能产生降水，并且随着回波强度 的增加，降水强度也明显增强。根据前文所述，在本文中，认定降水回波为反射 率因子大于3 0 d b z 的所有回波，以此作为云团降水与否的判别门限。 2 3 4 雷达数据的前期处理 多普勒天气雷达在扫描接收过程中，常常会受到地物回波的干扰。地物回波 是由于地面附近运动物体的存在，而反射回到雷达接收设备的反射波。地物回波 的存在会对雷达数据使用造成干扰，严重时会导致回波数据不可用；为消除地物 回波，减少其对识别结果验证的影响，需要对雷达数据进行滤波处理。本文中， 对雷达数据的滤波采用了刘黎平等8 提出的滤波方案。 需要指出的是，即使采用滤波器进行处理，当地物回波严重时，该时段雷达 数据可能仍不具备气象分析的实用价值；但本文采用雷达数据的目的，仅限于对 卫星数据识别识别结果提供对照判别，故数据中可能包含的回波干扰，对本实验 中雷达数据的使用并不构成严重影响。 基于卫星数据的对流初生自动识别研究 3 实验算法及实现 本文试验程序采用v c + + 6 0 编程平台，以包含用户界面和0 p e n g l 显示模块 的卫星图像显示程序为基础，通过编程实现卫星及雷达源数据的输入、预处理， 并设计、实现了使用多判据分类模式的分析系统；通过对我国京津地区若干时段 的卫星图像数据进行分析，得到了大气活动中c i 过程的若干组识别结果。为检 验识别结果的准确程度，使用相同区域、一时间段内的天气监测雷达回波数据作 为降水资料，对识别结果进行检验，并根据检验结果对系统参数进行调整，以改 善识别识别效果。处理结果可以作为对风暴识别、预警的参考依据，也可对后续 研究、处理提供支持。 纵观整个试验流程，分类识别器的设计是实验的中心环节。对流风暴c i 过 程中的若干特征，为设计识别对流风暴降水的分类器提供了分类准则。而具体的 分类条件及相关参数、门限，则需要结合以往实验数据和当前实验结果，作必要 的设置及调整。系统最终框架如下： 图3 一l 识别系统流程图 在本系统中，卫星数据及雷达数据在进行插值等必要的前期处理后，被送入 主程序流程。为达到加速程序运行的目的，首先将卫星和雷达数据送入掩模处理 程序，按照判别分类原则生成积云掩模，后续程序只对掩模所选择的数据部分进 行处理。所保留数据进入主程序进行分析。 在主程序